Để nâng cao độ chính xác và độ tin cậy của dữ liệu thu được từ các cảm biến có chi phí thấp hơn, IQAir Hiệu chỉnh và xác nhận tính chính xác của các kết quả đo này bằng các phương pháp sau:

Hiệu chỉnh dữ liệu: hiệu chỉnh theo điều kiện môi trường

Cảm biến laser/quang học đo PM2.5 bằng cách định lượng lượng hạt bụi mịn. ánh sáng phản xạ từ chùm tia laserVì sự tán xạ ánh sáng quan sát được từ một hạt phụ thuộc vào các thông số như kích thước, hình dạng và mật độ của hạt, nên các yếu tố môi trường ảnh hưởng đến các thông số này có thể góp phần gây ra sai số đo. Độ ẩm cao là một trong những yếu tố môi trường khiến các hạt trông lớn hơn và đặc hơn. Do đó, các phép đo được thực hiện bằng cảm biến laser trong môi trường ẩm ướt có thể đánh giá quá cao nồng độ PM2.5.

Để điều chỉnh cho sự biến đổi cục bộ của không khí, IQAir Phương pháp này sử dụng các thiết bị đo suy giảm beta (BAM), chẳng hạn như những thiết bị được chính phủ sử dụng rộng rãi, làm tham chiếu cục bộ cho các điều kiện. Bằng cách hiệu chuẩn các cảm biến có chi phí thấp hơn so với các thiết bị đo suy giảm beta gần nhất hoặc so với các thiết bị đo suy giảm beta trong môi trường tương tự, người ta có thể phát hiện ra những yếu tố nào (ví dụ: độ ẩm) có thể góp phần gây ra sai số đo, ở mức độ nào và khi nào, và điều chỉnh cho phù hợp. Ví dụ, bằng cách sử dụng công thức hiệu chuẩn để làm cho các giá trị từ một thiết bị đo có chi phí thấp hơn ở một vị trí cụ thể trở nên tương tự hơn với các thiết bị đo suy giảm beta ở cùng vị trí đó, người ta có thể tìm ra hiệu chỉnh trung bình tối ưu cần thiết cho một môi trường cụ thể.

Xác thực dữ liệu: Xác định và ngăn chặn việc công bố các bất thường của cảm biến.

Tất cả các cảm biến, bao gồm cả các thiết bị giám sát suy giảm bức xạ beta của chính phủ, đều có thể báo cáo các bất thường hoặc dữ liệu không chính xác. Nguyên nhân có thể bao gồm các khoảng thời gian bảo trì tạm thời hoặc phát xạ cục bộ tạm thời gần cảm biến.

IQAirHệ thống xác thực dữ liệu dựa trên đám mây của chúng tôi ngay lập tức xác định các bất thường tiềm ẩn được công bố bởi một trạm và đối chiếu chúng với các phép đo lân cận khác để xác minh xem sự tăng đột biến đó có mang tính đại diện hay chỉ là bất thường. Trong trường hợp này, nếu dữ liệu có vẻ là bất thường (chẳng hạn như sự tăng đột biến đột ngột của PM2.5 từ 10 ug/m3 lên 100 ug/m3, không khớp với các trạm lân cận), giá trị đó sẽ bị loại bỏ khỏi tập dữ liệu.

Ngoài các hiệu chỉnh hiệu chuẩn và xác thực dữ liệu được cung cấp cho các kết quả đo từ cảm biến có chi phí thấp hơn, điều quan trọng cần lưu ý thêm là định dạng dữ liệu của IQAir Nền tảng này khác với nền tảng PurpleAir. Trong khi PurpleAir công bố dữ liệu trực tuyến theo tiêu chuẩn cứ 10 phút một lần, thì nền tảng này... IQAir Nền tảng này công bố dữ liệu trực tuyến theo tiêu chuẩn khoảng thời gian một giờ. Ở đây, "khoảng thời gian" đề cập đến khung thời gian mà các phép đo thời gian thực được tính trung bình.

Nền tảng PurpleAir cũng cung cấp "mức trung bình 1 giờ" được hiển thị trong tiện ích cửa sổ bật lên của trạm. Mức trung bình theo giờ này được cập nhật sau mỗi 10 phút để phản ánh chính xác giờ vừa qua. Do đó, kết quả này cũng có thể khác với... IQAirTiêu chuẩn của hệ thống này luôn báo cáo dữ liệu theo từng giờ vào đầu mỗi giờ.

Tại sao lại như vậy? IQAir Sử dụng khoảng thời gian một giờ để báo cáo dữ liệu ô nhiễm?

Để đáp ứng tiêu chuẩn do nhiều chuyên gia về chất lượng không khí trên thế giới đặt ra, IQAir Phương pháp này sử dụng tiêu chuẩn tăng dần theo giờ để giảm chi phí cảm biến. Bằng cách tuân theo tiêu chuẩn này, dữ liệu sẽ có độ chính xác cao hơn khi so sánh với các nguồn dữ liệu gốc cũng như các trạm chính phủ chính thức.

TẠO MỘT VỤ